當(dāng)下的座艙AI 究竟在卷什么？

開(kāi)車(chē)的時(shí)候，你是不是也有過(guò)這樣的體驗(yàn)：

你跟車(chē)機(jī)說(shuō)一句“空調(diào)吹臉太難受”，結(jié)果車(chē)子愣是沒(méi)反應(yīng)；或者你想讓它同時(shí)做幾件事，比如“找附近咖啡店，把空調(diào)調(diào)到24度，再給我打個(gè)電話”，最后只執(zhí)行了一半，甚至干脆“裝傻”。

明明都是最新的豪華車(chē)，搭載的 AI 助手號(hào)稱“智能大模型”，為什么依然出現(xiàn)“聽(tīng)不懂”的情況？

功能同質(zhì)化嚴(yán)重：都聰明，但都差不多

根據(jù)華輿獎(jiǎng)評(píng)測(cè)顯示，現(xiàn)在大部分車(chē)型的車(chē)機(jī) AI 都已經(jīng)能做到語(yǔ)音交互、主動(dòng)推薦，功能看起來(lái)很全。但真正用起來(lái)，你會(huì)發(fā)現(xiàn)它們的“聰明”差不多，缺乏個(gè)性化。換句話說(shuō)，用戶很難通過(guò) AI 功能感受到不同品牌的差別。

復(fù)雜場(chǎng)景成短板：一問(wèn)就“傻眼”

AI 處理復(fù)雜指令的能力，是目前最大的痛點(diǎn)。比如多任務(wù)分解（“先這樣，再那樣”）、模糊需求（“適合辦公的咖啡廳”）或者跨域協(xié)同（“調(diào)節(jié)座椅+播放音樂(lè)”）時(shí)，經(jīng)常出錯(cuò)。常見(jiàn)的情況是：識(shí)別到一半就放棄，或者只完成部分任務(wù)，導(dǎo)致體驗(yàn)大打折扣。

數(shù)據(jù)與場(chǎng)景定義：真正的核心競(jìng)爭(zhēng)力

想讓車(chē)機(jī) AI 更懂人，關(guān)鍵不是堆功能，而是有沒(méi)有高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和深入的場(chǎng)景定義。誰(shuí)的知識(shí)圖譜更完善、對(duì)用戶習(xí)慣理解更透徹，誰(shuí)就能提供更自然的交互體驗(yàn)。比如有人說(shuō)“我快遲到了”，真正聰明的 AI 應(yīng)該知道不僅要導(dǎo)航，還要調(diào)整空調(diào)和提醒會(huì)議時(shí)間。

從工具到伙伴：未來(lái)的車(chē)機(jī) AI

目前多數(shù)車(chē)機(jī)還是“等你喊”，然后按指令執(zhí)行。但行業(yè)正在向“主動(dòng)認(rèn)知伙伴”演進(jìn)——車(chē)機(jī)能基于習(xí)慣、場(chǎng)景提前做判斷。比如你開(kāi)會(huì)常遲到，它會(huì)主動(dòng)提醒你；孩子或老人上車(chē)時(shí)，它會(huì)自動(dòng)調(diào)節(jié)環(huán)境。這種主動(dòng)服務(wù)能力，才是下一階段的核心競(jìng)爭(zhēng)。

所以，車(chē)機(jī)常常“聽(tīng)不懂你說(shuō)的話”，不是因?yàn)樗粔蚵斆鳎且驗(yàn)樗€沒(méi)學(xué)會(huì)真正理解你的生活。

很多人和車(chē)機(jī) AI 打交道時(shí)，最怕的就是：說(shuō)了半天，它遲遲沒(méi)反應(yīng)，或者干脆“誤會(huì)”了你的意思。隨著豪華車(chē)所搭載的AI 技術(shù)不斷升級(jí)，這些差距正在被拉大。那么問(wèn)題來(lái)了，哪些指標(biāo)表現(xiàn)好，才能算“聰明”的智能座艙？

首字響應(yīng)：夠快才算聰明

首字響應(yīng)，其實(shí)就是車(chē)機(jī)系統(tǒng)對(duì)語(yǔ)音信號(hào)的實(shí)時(shí)處理速度，而硬件是基礎(chǔ)支撐。背后拼的是芯片算力、算法優(yōu)化和硬件配置。高算力 AI 芯片能快速完成降噪、識(shí)別、解碼，所以用戶感覺(jué)“說(shuō)完就有回應(yīng)”；而硬件差一點(diǎn)的車(chē)機(jī)，可能要多等幾秒，這幾秒就足以讓人著急。

例如，理想 L6 能實(shí)現(xiàn) 1.6 秒的低延遲，與其搭載的高算力 AI 芯片直接相關(guān)。這類(lèi)芯片專為語(yǔ)音識(shí)別等實(shí)時(shí)任務(wù)設(shè)計(jì)，具備更強(qiáng)的并行處理能力，可快速完成音頻降噪、特征提取、指令解碼等步驟。除了 AI 芯片，麥克風(fēng)陣列的硬件素質(zhì)（如拾音靈敏度、降噪能力）也會(huì)影響信號(hào)傳入速度：硬件配置越優(yōu)，原始語(yǔ)音信號(hào)的獲取與預(yù)處理效率就越高，能為后續(xù)處理節(jié)省更多時(shí)間。

同時(shí)，即便硬件配置相近，軟件層面的差異仍會(huì)拉大延遲差距。比如蔚來(lái)在多任務(wù)場(chǎng)景下的穩(wěn)定性，就源于其優(yōu)先級(jí)調(diào)度算法 —— 當(dāng)導(dǎo)航、音樂(lè)等后臺(tái)程序占用資源時(shí)，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)為語(yǔ)音交互分配更高優(yōu)先級(jí)，避免它被其他任務(wù) “擠占” 算力，從而維持較低延遲。

免喚醒：能分清你是真說(shuō)話，還是在聊天

在華輿獎(jiǎng)的測(cè)評(píng)中，我們發(fā)現(xiàn)部分車(chē)機(jī)仍靠關(guān)鍵詞觸發(fā)，比如你說(shuō)到“導(dǎo)航”，它就立刻插話。但問(wèn)題是，日常聊天也可能出現(xiàn)類(lèi)似詞匯，很容易“誤喚醒”。而新一代 AI 則結(jié)合聲紋識(shí)別和語(yǔ)境分析：能區(qū)分主駕和乘客聲音，還能判斷你是不是在下達(dá)指令，從而讓交互更自然。運(yùn)用 “聲紋識(shí)別 + 語(yǔ)境分析” 組合算法，聲紋識(shí)別模塊能精準(zhǔn)抓取主駕獨(dú)特聲紋特征，過(guò)濾掉其他乘客聲音干擾；語(yǔ)境分析則基于前后文語(yǔ)義，判斷指令真實(shí)意圖，如乘客日常交談中提及 “導(dǎo)航”，系統(tǒng)可結(jié)合語(yǔ)境判斷并非指令，有效降低誤喚醒，將準(zhǔn)確率維持在較高水平。

復(fù)雜指令：一次能不能聽(tīng)懂三件事

一個(gè)真正強(qiáng)大的 AI，不僅能聽(tīng)懂“開(kāi)空調(diào)”，還要能完成連環(huán)任務(wù)，比如“找咖啡店 → 調(diào)空調(diào) → 打電話”。這背后依賴的是大模型的長(zhǎng)序列語(yǔ)義理解和知識(shí)圖譜覆蓋度。覆蓋更全面的，就能真正幫你“一句話搞定”。

在華輿獎(jiǎng)評(píng)測(cè)中，部分車(chē)型通過(guò)自注意力機(jī)制深度解析復(fù)雜指令的長(zhǎng)序列語(yǔ)義，可將多任務(wù)指令拆解排序后依次執(zhí)行。例如面對(duì) "找咖啡店、調(diào)空調(diào)到 24 度、給媽媽打電話" 復(fù)合指令，能精準(zhǔn)識(shí)別并調(diào)度資源分步完成。而車(chē)型若沿用早期規(guī)則匹配或簡(jiǎn)單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，因缺乏復(fù)雜語(yǔ)義解析能力，難以處理多任務(wù)指令。如簡(jiǎn)單規(guī)則匹配僅能識(shí)別單個(gè)關(guān)鍵詞，易出現(xiàn)指令遺漏或順序混亂，嚴(yán)重影響準(zhǔn)確率。同時(shí)，我們也發(fā)現(xiàn)，企業(yè)訓(xùn)練車(chē)載大模型時(shí)，對(duì)不同領(lǐng)域知識(shí)圖譜的投入差異明顯：

· 聚焦交通、娛樂(lè)領(lǐng)域的車(chē)型，能精準(zhǔn)執(zhí)行 “避開(kāi)擁堵并播放未聽(tīng)完的評(píng)書(shū)” 等關(guān)聯(lián)指令，但在生活服務(wù)領(lǐng)域因知識(shí)覆蓋不足，處理 “預(yù)訂江景四人餐廳” 等指令時(shí)表現(xiàn)欠佳。

· 側(cè)重生活服務(wù)領(lǐng)域優(yōu)化的車(chē)型，在該領(lǐng)域表現(xiàn)出色，但在車(chē)輛控制與駕駛輔助聯(lián)動(dòng)指令上，因?qū)Φ讓舆壿嫼蛡鞲衅鲾?shù)據(jù)整合不足，易出現(xiàn)理解偏差。

模糊意圖：能不能“和人說(shuō)話”是關(guān)鍵

人類(lèi)語(yǔ)言很少是絕對(duì)清晰的。比如“上次那個(gè)地方”“前面怎么這么堵”，聽(tīng)懂這些，需要 AI 不僅會(huì)匹配關(guān)鍵詞，還要有大規(guī)模語(yǔ)義理解和場(chǎng)景聯(lián)想能力。只有這樣，它才能讓交流更接近“和人說(shuō)話”。在基礎(chǔ)技術(shù)上，傳統(tǒng)語(yǔ)音助手多依賴規(guī)則匹配或簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)模型，而在我們的評(píng)測(cè)中發(fā)現(xiàn)，搭載大模型的車(chē)型，面對(duì) “空調(diào)吹臉好難受” 這類(lèi)模糊指令，能分析詞匯關(guān)系、挖掘潛在含義；且大模型通過(guò)預(yù)訓(xùn)練積累海量語(yǔ)義知識(shí)，可憑先驗(yàn)知識(shí)推測(cè)模糊表達(dá)意圖。此外，領(lǐng)域知識(shí)圖譜也會(huì)影響模型對(duì)模糊指令的理解：部分車(chē)型生活服務(wù)領(lǐng)域知識(shí)圖譜完善，能精準(zhǔn)解析該領(lǐng)域模糊指令，但車(chē)輛控制相關(guān)知識(shí)不足時(shí)，就難以理解模糊指令。

從“快不快”到“懂不懂”，再到“能不能陪伴”，智能座艙正在不斷升級(jí)。而真正的競(jìng)爭(zhēng)，不只是卷功能，而是卷體驗(yàn)。9月12日，我們將發(fā)布華輿獎(jiǎng)豪華車(chē)型智能座艙榜單及測(cè)評(píng)結(jié)果，看看誰(shuí)正在突破這些瓶頸，真正讓 AI 理解我們的生活，看看哪些車(chē)型的智能座艙已經(jīng)跑在了前面。